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基于GARCH模型的虛擬經(jīng)濟波動對應(yīng)用科技發(fā)展的影響研究

2019-09-10 04:30陳一民
理論與創(chuàng)新 2019年7期
關(guān)鍵詞:虛擬經(jīng)濟

【摘要】本文通過探討虛擬經(jīng)濟波動對相關(guān)企業(yè)的影響來研究虛擬經(jīng)濟波動對應(yīng)用科技的發(fā)展影響。其中,利用GARCH模型來模擬股市和貨幣市場的波動情況,再通過面板模型LSDV分析這種波動對應(yīng)用科技的影響。文章認為,基于股市和貨幣市場的虛擬經(jīng)濟的波動性越強,越不利于應(yīng)用科技的發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】虛擬經(jīng)濟 條件異方差 LSDV 行業(yè)特征 區(qū)域特征

引言

隨著目前虛擬經(jīng)濟的不斷擴張和以大數(shù)據(jù)為代表的應(yīng)用科技的快速發(fā)展,應(yīng)用科技推動經(jīng)濟快速發(fā)展的作用已經(jīng)不言而喻。但是反過來,經(jīng)濟,尤其是虛擬經(jīng)濟會不會對應(yīng)用科技的發(fā)展起到一定的影響作用?盡管虛擬經(jīng)濟依托于實體經(jīng)濟,同時虛擬經(jīng)濟對實體經(jīng)濟也有著重要的作用。通過金融市場(尤其是股市等),企業(yè)可以獲得大量的融資來解決當前收益較小但未來具有極強的收益的業(yè)務(wù),以當前股市上的大熱板塊人工智能為例,人工智能概念的火熱一方面吸引了大量的資本進入,另一方面,在資本的推動下,部分企業(yè)也獲得了較為前沿的突破,從而在后續(xù)的競爭中取得優(yōu)勢,企業(yè)的發(fā)展前景表現(xiàn)良好。

1實證研究

1.1樣本數(shù)據(jù)及研究模型

本文的虛擬經(jīng)濟的度量指標選擇均具有金融數(shù)據(jù)的波動性聚集特性,這種的波動性可能是短期熱點炒作或者市場情緒等的反應(yīng),因此采用GARCH模型可以更有效的反應(yīng)虛擬經(jīng)濟的波動。本文主要使用GARCH(1,1)模型對SH、shibor等估計得到的條件異方差作為金融沖擊的衡量。

本文選取2009年到2017年,中國上交所上市的隸屬于應(yīng)用科技方面的120家公司的相關(guān)數(shù)據(jù),涉及包括大數(shù)據(jù)、機器人、光伏能源、互聯(lián)網(wǎng)等主要板塊。本模型所采用的數(shù)據(jù)均來自于同花順iFinD數(shù)據(jù)庫。

對樣本數(shù)據(jù)進行豪斯曼檢驗、描述性統(tǒng)計檢驗、相關(guān)性等,由于篇幅原因從略。

本文建立模型如下:

本文的具體變量含義如下表所示:

1.2實證結(jié)果

我們使用固定回歸對模型進行估計,結(jié)果如下,其中,模型1,2分別研究SH/SHIBOR對科技的獨立影響,模型3則綜合考慮二者之間的聯(lián)合影響。

在上述模型中,可以看到,其他解釋變量比如ROA、SCALE、CTA等均表現(xiàn)出了極高的顯著性,說明對于企業(yè)而言,這些要素是對其發(fā)展狀況的有利解釋變量。

當SH單獨進行回歸時,模型在95%置信度下顯著,說明SH對科技企業(yè)的發(fā)展能力有較強的解釋能力,具體的,我們看到SH的系數(shù)為-10左右,這說明對于科技企業(yè)而言,股市的波動越強,越不利于科技企業(yè)的有效發(fā)展。股市越震蕩,則說明場內(nèi)資金不穩(wěn)定,此時市場的恐慌情緒會造成資金離場或者資金擁堵,反而使得部分優(yōu)良的科技潛力公司不能夠及時獲得有效投資,從而使得應(yīng)用科技不能夠取得快速進步。

但是對SHIBOR而言,在單獨回歸和聯(lián)合回歸下均沒有表現(xiàn)出顯著性,沒有較強的解釋能力,因此,我們認為其對科技企業(yè)的發(fā)展能力不具有解釋能力,它主要是銀行間的資金短期流動,即便銀行的資金流入企業(yè),也被歸結(jié)為負債而非所有者權(quán)益,因此SHIBOR與科技企業(yè)并未有直接的相關(guān)關(guān)系。

2結(jié)論與建議

在影響力方面,我國債券市場的波動對相關(guān)科技型企業(yè)的影響力要遠遠大于貨幣市場的影響力,在回歸過程中,SHIBOR表現(xiàn)不顯著。綜合理論分析,我們認為,虛擬經(jīng)濟對應(yīng)用科技的發(fā)展的影響集中在債券市場。且債券市場的波動越大,越不利于應(yīng)用科技的發(fā)展。

總而言之,一個穩(wěn)定的債券市場有利于應(yīng)用科技的全面發(fā)展,同時也應(yīng)該注重利用相關(guān)政策對在債券市場上流動的資本進行有選擇的引導(dǎo),縮小地區(qū)間,行業(yè)間的差異,才能避免在日后的科技進步帶來的新的資源分配不平等。

參考文獻

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[2]洪唯鐘.論實體經(jīng)濟與虛擬經(jīng)濟在互聯(lián)網(wǎng)時代的變遷[J].中國商貿(mào),2015(03):116-118.

[3]趙桂婷. 基于人力資本傳導(dǎo)機制的區(qū)域經(jīng)濟差異研究[D].蘭州大學(xué),2014.

作者簡介:陳一民(1996—),男,漢族,江蘇宿遷人,應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)碩士,研究方向為貨幣銀行

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